Prevalence and predictors of involuntary psychiatric hospital admissions in Ontario, Canada: a population-based linked administrative database study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Involuntary admissions to psychiatric hospitals are common; however, research examining the trends in prevalence over time and predictors is limited. Aims To examine trends in prevalence and risk factors for involuntary admissions in Ontario, Canada. METHOD: We conducted an analysis of all mental health bed admissions from 2009 to 2013 and assessed the association between patient sociodemographics, service utilisation, pathway to care and severity characteristics for involuntary admissions using a modified Poisson regression. RESULTS: We found a high and increasing prevalence of involuntary admissions (70.7% in 2009, 77.1% in 2013, 74.1% overall). Individuals with police contact in the prior week (risk ratio (RR) = 1.20) and immigrants both experienced greater likelihood of being involuntarily admitted, regardless of control for other characteristics (RR = 1.07) (both P < 0.0001). CONCLUSIONS: We identified numerous modifiable and non-modifiable risk factors for involuntary admissions. The prevalence of involuntary admissions was high, linearly increasing over time. Declaration of interest The authors have completed the ICMJE Form for Disclosure of Potential Conflicts of Interest and none were reported. This study was conducted using funding entirely from public sources. P.K. has received operational support via an Ontario Ministry of Health and Long-Term Care (MOHLTC) Health Services Research Fund Capacity Award to support this project. The Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) is funded by the Ontario MOHLTC. The study results and conclusions are those of the authors, and should not be attributed to any of the funding agencies or sponsoring agencies. No endorsement by ICES or the Ontario MOHLTC is intended or should be inferred. All decisions regarding study design, publication, and data analysis were made independent of the funding agencies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle